JDK从8升级到11，使用 G1 GC，HBase性能下降20，十年开发经验Java架构师_jdk8 g1

由于从 JDK 8 到 JDK 11 特性变化太多，对于这样的性能下降问题，为了能快速有效的解决，我们做了如下的尝试。

3.1统一 JDK 8 和 JDK 11 的参数，验证效果

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由于 JDK 11 和 JDK 8 实现变化很多，部分功能完全不同，但是这些变化的功能一般都有参数控制，一种有效的尝试：梳理 JDK 8 和 JDK 11 关于 G1 的参数，将它们设置为相同的值，比如关闭 IHOP 的自适应，关闭线程调整等。这里简单的给出 JDK 8 和 JDK 11 不同参数的比较，如下图所示：

将两者参数都设置为和 JDK 8 一样的值，重新验证测试，结果不变，JDK 11 性能仍然下降。

3.2GC日志分析，确定JDK 11性能下降点

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对于 JDK 8 和 JDK 11 同时配置日志收集功能，重新测试，获得 GC 日志。通过 GC 日志分析，我们发现差异主要在 G1 young gc 的 object copy 阶段（耗时基本在这），JDK 11 的 Young GC 耗时大概 200ms，JDK 8 的 Young GC 耗时大概 100ms，两者设置的目标停顿时间都是 100ms。

JDK 11 中 GC 日志片段：

JDK 8中 GC 日志片段：

我们对整个日志做了统计，有以下发现：

并发标记时机不同，混合回收的时机也不同；

单次 GC 中对象复制的耗时不同，JDK 11 明显更长；

总体 GC 次数 JDK 11 得更多，包括了并发标记的停顿次数；

总体 GC 的耗时 JDK 11 更多。

针对 Young GC 的性能劣化，我们重点关注测试了和 Young GC 相关的参数，例如：调整

UseDynamicNumberOfGCThreads、G1UseAdaptiveIHOP 、GCTimeRatio 均没有效果。

下面我们尝试使用不同的工具来进一步定位到底哪里出了问题。

3.3JFR分析-确认日志分析结果

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毕昇 JDK 11和毕昇 JDK 8 都引入了 JFR，JFR 作为 JVM 中问题定位的新贵，我们也在该案例进行了尝试，关于JFR的原理和使用，参考本系列的技术文章：Java Flight Recorder - 事件机制详解。

3.3.1JDK 11总体信息

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JDK 8 中通过 JFR 收集信息。

3.3.2JDK 8总体信息

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JFR 的结论和我们前面分析的结论一致，JDK 11 中中断比例明显高于 JDK 8。

3.3.3JDK 11中垃圾回收发生的情况

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3.3.4JDK 8中垃圾回收发生的情况

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从图中可以看到在 JDK 11 中应用消耗内存的速度更快（曲线速率更为陡峭），根据垃圾回收的原理，内存的消耗和分配相关。

3.3.5JDK 11中VM操作

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3.3.6JDK 8中VM操作

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通过 JFR 整体的分析，得到的结论和我们前面的一致，确定了 Young GC 可能存在问题，但是没有更多的信息。

3.4火焰图-发现热点

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为了进一步的追踪 Young GC 里面到底发生了什么导致对象赋值更为耗时，我们使用Async-perf 进行了热点采集。关于火焰图的使用参考本系列的技术文章：使用 perf 解决 JDK8 小版本升级后性能下降的问题

3.4.1JDK 11的火焰图

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3.4.2JDK 11 GC部分火焰图

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3.4.3JDK 8的火焰图

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3.4.4JDK 8 GC部分火焰图

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通过分析火焰图，并比较 JDK 8 和 JDK 11 的差异，可以得到：

在 JDK 11 中，耗时主要在：

1)G1ParEvacuateFollowersClosure::do_void()

2)G1RemSet::scan_rem_set

在 JDK 8 中，耗时主要在：

1)G1ParEvacuateFollowersClosure::do_void()

下一步，我们对 JDK 11 里面新出现的 scan_rem_set() 进行更进一步分析，发现该函数仅仅和引用集相关，通过修改 RSet 相关参数（修改 G1ConcRefinementGreenZone ），将 RSet 的处理尽可能地从Young GC的操作中移除。火焰图中参数不再成为热点，但是 JDK 11 仍然性能下降。

比较 JDK 8 和 JDK 11 中

G1ParEvacuateFollowersClosure::do_void() 中的不同，除了数组处理外其他的基本没有变化，我们将 JDK 11 此处的代码修改和 JDK 8 完全一样，但是性能仍然下降。

结论：虽然

G1ParEvacuateFollowersClosure::do_void() 是性能下降的触发点，但是此处并不是问题的根因，应该是其他的原因造成了该函数调用次数增加或者耗时增加。

3.5逐个版本验证-最终确定问题

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我们分析了所有可能的情况，仍然无法快速找到问题的根源，只能使用最笨的办法，逐个版本来验证从哪个版本开始性能下降。

在大量的验证中，对于 JDK 9、JDK 10，以及小版本等都重新做了构建（关于 JDK 的构建可以参考官网），我们发现 JDK 9-B74 和 JDK 9-B73 有一个明显的区别。为此我们分析了 JDK 9-B73 输入的代码。发现该代码和 PLAB 的设置相关，为此梳理了所有 PLAB 相关的变动：

B66 版本为了解决 PLAB size 获取不对的问题（根据 GC 线程数量动态调整，但是开启

UseDynamicNumberOfGCThreads 后该值有问题，默认是关闭）修复了 bug。具体见 jira：Determining the desired PLAB size adjusts to the the number of threads at the wrong place

B74 发现有问题（desired_plab_sz 可能会有相除截断问题和没有对齐的问题），重新修改，具体见 8079555: REDO - Determining the desired PLAB size adjusts to the the number of threads at the wrong place

B115 中发现 B74 的修改，动态调整 PLAB 大小后，会导致很多情况 PLAB 过小（大概就是不走 PLAB，走了直接分配），频繁的话会导致性能大幅下降，又做了修复 Net PLAB size is clipped to max PLAB size as a whole, not on a per thread basis

重新修改了代码，打印 PLAB 的大小。对比后发现 desired_plab_sz 大小，在性能正常的版本中该值为 1024 或者 4096（分别是 YoungPLAB 和 OLDPLAB），在性能下降的版本中该值为 258。由此确认 desired_plab_sz 不正确的计算导致了性能下降。

3.6PLAB 为什么会引起性能下降？

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